Shiny ile R Uygulaması Geliştirme ve Müşteri Kayıp Analizine İlişkin Web Destekli Bir Örnek Çalışma
Abstract
Veri madenciliğindeki problemlerin çözümünde çeşitli platformlar kullanılır. R programlama dili de bu platformlar içinde yaygın olarak kullanılanlardan biridir. R programlama dili açık kaynak kodlu olması ve sunduğu topluluk desteği sayesinde araştırmacıların ilgi odağındadır. Shiny, R kodlarının bir web arayüzü aracılığıyla paylaşılmasını sağlayan bir R paketidir. Müşteri Kayıp Analizi, hizmet almakta olan müşterilerden hangilerinin hizmet alımını durdurmayı düşündüğünü tahmin etmek amaçlı olarak kullanılan bir analizdir. Özellikle abonelik temelli sektörlerden olan haberleşme, ödemeli TV gibi sektörlerde müşteri analizlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, telekomünikasyon sektöründeki müşteri veri seti üzerinde C4.5 karar ağacı algoritması kullanılarak R paketlerinden biri olan Shiny vasıtasıyla web destekli olarak gerçekleştirilmiş olan müşteri kayıp analizi sunulmaktadır. Sunulan çalışma, uygulamanın gerçek hayattan alınmış bir veri seti üzerinde yapılmış olması, bu analizin yerel bilgisayarda yapılması yerine erişim izni olan kullanıcılar tarafından web üzerinden erişilerek uzaktan yapılabilmesine imkan sağlaması ve telekomünikasyon alanında müşteri kayıp analizi hakkında daha önceden R ile web tabanlı olarak yapılmamış olması özelliklerinden dolayı özgünlük taşımaktadır.
Keywords
References
- Kartal E, Balaban, E., “M. E. Sınıflandırmaya Dayalı Makine Öğrenmesi Teknikleri Ve Mes Kardiyolojik Risk Değerlendirmesine İlişkin Bir Uygulama”, Çağlayan Kitapevi, 1. BASKI, 2016
- RStudio, 2015b, Shiny, http://shiny.rstudio.com/
- Chang, W., Cheng, J., Allaire, J. J., Xie, Y. ve McPherson, J., 2015, Shiny: Web Application Framework for R, http://CRAN.R-project.org/package=shiny, (Erişim tarihi: 10 şubat, 2016).
- RStudio, 2015a, Home - RStudio, http://www.rstudio.com/
- Wing, M. K. C. From J., Weston, S., Williams, A., Keefer, C., Engelhardt, A., Cooper, T.,…. Scrucca, L.(2015). Caret: Classification and regression Training. http://CRAN.R-project.org.org/package=caret
- Shinyapps user guide. (2016). Shinyapps.io user guide. http://docs.rstudio.com/getting-started.html (Erişim tarihi: 21 şubat, 2016).
- Shinyapps user guide installation. (2016). Shinyapps.io user guide. http://docs.rstudio.com/shinyapps.io/getting-started.html#installation, (Erişim tarihi: 21 şubat, 2016).
- RStudio, 2015b, Shiny, http://shiny.rstudio.com/, (Erişim tarihi: 21 şubat, 2016).
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Engineering
Journal Section
Research Article
Publication Date
July 31, 2017
Submission Date
May 16, 2017
Acceptance Date
-
Published in Issue
Year 2017 Volume: 5 Number: 2